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Interpretación de Parámetros en Modelos de Regresión: Ejemplos y Aplicaciones

Contrastación de Modelos

3.1 Interpretación de los Parámetros Estimados

Equivalencia entre signo esperado y signo estimado: El primer contraste elemental de todo parámetro es que su signo corresponda con el que cabe esperar a priori por los conocimientos teóricos sobre relaciones entre variables.

Interpretación de los parámetros estimados: Una vez estimados los parámetros del modelo, los valores obtenidos nos deberán indicar la importancia relativa de la variable a que afectan en el comportamiento Seguir leyendo “Interpretación de Parámetros en Modelos de Regresión: Ejemplos y Aplicaciones” »

Econometría: Preguntas Clave y Conceptos Fundamentales

En el contexto del modelo ecuacional Y=…. y E(uu´)=.. afirmamos que: las perturbaciones aleatorias del modelo están autocorrelacionadas.

En el contexto de un modelo lineal que cumple la hipótesis Y=.. donde X es una matriz (nxk): las columnas de X son linealmente independientes.

Dado el modelo uniecuacional Y=… en el que se sabe que el orden de la matriz Y es 58×1 podemos afirmar que: el orden de la matriz u es 58×1.

Durante la etapa de especificación de un modelo econométrico, deben especificarse: Seguir leyendo “Econometría: Preguntas Clave y Conceptos Fundamentales” »

Análisis de Problemas y Soluciones en Modelos Econométricos: Sesgos, Multicolinealidad y Cambio Estructural

¿Cuál de las siguientes circunstancias puede provocar sesgos en el estimador MCO? Omisión de variables relevantes.

¿Cuál de los siguientes síntomas NO es propio de la existencia de multicolinealidad próxima o imperfecta en el modelo? Coeficiente de determinación lineal corregido bajo.

¿Cuáles de las siguientes afirmaciones referidas al problema de la multicolinealidad en los datos de un modelo econométrico NO es cierta? La presencia en un modelo estimado de multicolinealidad no desvirtúa Seguir leyendo “Análisis de Problemas y Soluciones en Modelos Econométricos: Sesgos, Multicolinealidad y Cambio Estructural” »

Conceptos Clave de Econometría: Modelos, Estimadores y Validación

Hipótesis Básicas del Modelo de Regresión Lineal

Hipótesis sobre los Parámetros

  • Hipótesis de parámetros constantes (permanencia estructural): Los parámetros β deben ser constantes a lo largo de la muestra y en el futuro.
  • Hipótesis de los grados de libertad: El rango de la matriz X debe ser igual al número de variables (k) y menor que el número de datos (n).
  • Hipótesis de los regresores no estocásticos: Los valores de las variables explicativas (X) deben ser observables (valor determinado) Seguir leyendo “Conceptos Clave de Econometría: Modelos, Estimadores y Validación” »

Econometría: Conceptos Clave y Aplicaciones Prácticas

Econometría: Conceptos Clave y Aplicaciones Prácticas

T.1. 4) El fin fundamental de la econometría es efectuar predicciones

Falso. Si bien la predicción es uno de los objetivos de la econometría, su fin fundamental es el estudio y la predicción de fenómenos económicos. El proceso econométrico se compone de las siguientes fases:

  1. Fase previa: Planteamiento del problema económico.
  2. Fase 1. Especificación: Formulación del modelo matemático. Ejemplo: y = xβ + ε.
  3. Fase 2. Estimación: Cálculo Seguir leyendo “Econometría: Conceptos Clave y Aplicaciones Prácticas” »

Análisis de Regresión Lineal: Guía Completa

MODELO DE REGRESIÓN LINEAL GENERAL

Sea el modelo econométrico especificado como: Y = β + βX + βX + … + βX + μ, o en forma matricial: Y = Xβ + μ. El análisis de regresión busca determinar la relación existente entre la variable dependiente (Y) y las variables independientes (X).

OBJETIVO

Estimar los parámetros β buscando el valor más probable de Y dados los valores de X.

SUPUESTOS